Что это?
Сборник из 100 упражнений по numpy, собранных из рассылки numpy, Stack Overflow и документации numpy, с готовыми решениями. Подходит и как краткая справка, и как учебный материал.
Сборник из 100 упражнений по numpy, собранных из рассылки numpy, Stack Overflow и документации numpy, с готовыми решениями. Подходит и как краткая справка, и как учебный материал.Это библиотека или просто список упражнений?Это не библиотека, которую нужно устанавливать, а набор упражнений в формате markdown и блокнота IPython, сгенерированный из исходного текстового файла.
Это не библиотека, которую нужно устанавливать, а набор упражнений в формате markdown и блокнота IPython, сгенерированный из исходного текстового файла.Как начать решать упражнения?Откройте блокнот на Binder, чтобы сразу запустить его в браузере, или прочитайте упражнения и решения прямо на GitHub.
Откройте блокнот на Binder, чтобы сразу запустить его в браузере, или прочитайте упражнения и решения прямо на GitHub.Нужно ли что-то установить, чтобы пользоваться этим?Чтобы просто попробовать упражнения, нет, достаточно Binder в браузере. Установить Python с пакетами из requirements.txt нужно только если вы хотите изменить исходник и пересобрать файлы markdown и блокнота.
Чтобы просто попробовать упражнения, нет, достаточно Binder в браузере. Установить Python с пакетами из requirements.txt нужно только если вы хотите изменить исходник и пересобрать файлы markdown и блокнота.Для кого это?Для тех, кто только начинает изучать numpy и ищет практику, и для преподавателей numpy, которым нужен готовый набор упражнений.
Для тех, кто только начинает изучать numpy и ищет практику, и для преподавателей numpy, которым нужен готовый набор упражнений.Что такое формат ktx, о котором упоминается в репозитории?KTX (keyed text format) — это простой для чтения человеком формат «ключ-значение», в котором хранится текст упражнений, проиндексированный по ключам. Из него генерируются версии в markdown и в блокноте.
KTX (keyed text format) — это простой для чтения человеком формат «ключ-значение», в котором хранится текст упражнений, проиндексированный по ключам. Из него генерируются версии в markdown и в блокноте.А если 100 упражнений мало, есть ли материалы посерьёзнее?В README для дополнительных упражнений рекомендуется «From Python to NumPy» как дополнительное чтение.
В README для дополнительных упражнений рекомендуется «From Python to NumPy» как дополнительное чтение.Есть ли эта подборка на других языках или в других вариантах?Да, есть вариант на Julia — «100 Julia Exercises», ссылка на который указана в README.
Да, есть вариант на Julia — «100 Julia Exercises», ссылка на который указана в README.What are similar projects?100-Days-Of-ML-Code, Python-programming-exercises, Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers, pandas_exercises, leetcode, PRML, pumpkin-book, PythonDataScienceHandbook
100-Days-Of-ML-Code, Python-programming-exercises, Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers, pandas_exercises, leetcode, PRML, pumpkin-book, PythonDataScienceHandbookWhich topics is it in?notebook, exercises, math, jupyter-notebook, numpy, academic, interview-preparation, programming, data-science, reference, beginner-friendly, learning-resources
notebook, exercises, math, jupyter-notebook, numpy, academic, interview-preparation, programming, data-science, reference, beginner-friendly, learning-resources